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自动给漫画(🔶)线稿上色的超火AI已出新版｜在线试玩

夏乙 安妮 编译整理

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

给喜欢的动漫形象建个了收藏夹，里面收集她的各种图片……懂，谁没几个喜欢的动漫萌妹呢。

一些手绘线稿也很可爱，但黑白配色总会略显单调。

△ 请记住这(👃)张线稿

半年前线(🏞)稿上色AI style2paints的破(🍂)壳曾让自(🐙)动上色火了一(🥩)阵。好消息是，昨天，升级版本style2paints 2.0也问世了！

Demo也一并放出，用户可(🌔)以随意试玩~

△ Demo界面

据作者说，style2paints 2.0比一代(🕴)效果更好，而且(⏮)模(👖)型的训(🔤)练过程是无监督的。

只需(🛐)线稿一张，轻点一下，就能给你珍藏的心(😻)爱萌妹上个色。

△ 上面(🐅)线稿的转换效(🦊)果

赞赞的！不仅如此，换一张其他的彩色参考图，也能将线稿转化成另一种颜色风格。

比如我们输入下面这张参考图：

上面那(🥅)张示例图就(⤴)变成了下面的效果——

还可(🧜)以从参考图中选取颜色，然后用笔在线稿的某个区域上点一下，AI就会按你的提示去重新(🦏)填充——

支持微调的线稿上色软件不止一家，不过作者介绍说，和同类(🍂)软件相比，style2paints的“提(📑)示笔”是最精确的，用户可以用3×(🌆)3的笔(👯)迹，在1024×2048的画面上，控制13×13的区域。

为了确(🦏)保最终画作颜色协调，style2paints还玩了一点小心机：用户不能自己输入颜色，只能从参考图上选。

△ 使用教程

玩得尽兴之后，你可(🗝)能会说，风格迁移嘛，我们见得(🎲)多(🐮)了~

但是，把黑白照片变成彩(💛)色照片，和把没有阴影高光的线稿变成彩(👾)色图画难(⬇)度不同。

这种由纯线条构成的草图不包含图案的明暗和纹理。也就是说，AI需要自动脑补出这些信息。

何况style2paints作者对线稿上色(🕦)的期望，实在是比较高，并不是在线条之间填一些颜色就完事(✋)了：

在一幅好漫画里，妹纸的眼睛要像星系一样闪亮，脸颊要弥漫着红晕，皮肤要(🔬)精致迷(🕙)人。

△ 大概是这个效果吧

这怎么做得到！

style2paints 2.0目前还没有相关论文放出，只有代码可供参考。不过(🌟)，今年6月问世的第一版(👸)其实效果还可以，实现了基于语义信息迁移的颜色提示，让上色效果更加和(🏻)谐。

具体的原理可以看当时的论文Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN

，来自苏州大学的三位作者Lvmin Zhang, Yi Ji, Xin Lin介绍了怎样将集合的剩余U-Net样式应用到灰度图中，并借助分类器生成的对抗网络(AC-GAN)自动为图像上色。生成过程迅速，效果尚好。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1706.03319

style2paints第一版推出(🖋)之后非常火，量子位的不少(🙃)朋友(⛺)都上手玩过。

不过，他们的主要竞品paintschainer不停(🤠)迭代，后来，上色的效果渐渐超越了style2paints 1.0，于是，作者们也坐不住了，开始研究新方法，更新了一版(🐥)出来。

那么，2.0和1.0有什么不(👔)一样吗？

巧了，国(📚)外(🕔)的网友也很关心。作者在Reddit上回答说，和上一版相比，style2paints 2.0大部分训练都是纯粹无监督，甚至无条件的。

也就是说，在这个模(🍆)型的训练过程中，除了对(🐜)抗规则之外没有添加其他的(💔)人工定义规则，没有规则来强迫生成器(🖖)神经网络照着线稿画画，而是靠神经网络自己发现(🌇)，如果遵照线稿，会更容易骗过鉴别器。

pix2pix、CycleGAN等同类模型为了确保(🕺)收敛，会对学习对象添加l1 loss，鉴别器接收到的数据是成对的[input, training data]和[input, fake output]。而style2paints 2.0模型的学习目标和经典DCGAN完全相同，没有添加其他规则，鉴别器收到的也不是成对的(💶)输出。

作者说，让这样一个模型收敛其实是很难的，何况神经网络这么深。

不过你看，结果还不错。

线稿上色的程(🧗)序，其实有很多，比如说：

Paintschainer

https://paintschainer.preferred.tech/index_en.html

Deepcolor

https://github.com/kvfrans/deepcolor

Auto-painter

https://arxiv.org/abs/1705.01908

除了paintschainer，其他的同类(🎽)产品其实作者是不太看得上的。

他说(💊)，很多亚洲论文都(🤝)号称能迁移漫画风格，但是仔细看论文，会发现他们所谓的“新方法”就是个调整过的VGG，虽说VGG在风格迁移任务上普遍表现不错，但是用在漫画上，效果总是不怎么好。

还是得靠GAN，而且得允(🦅)许用户上传风格参考图，像Prisma那样从莫奈梵高里选可不行，莫奈梵(🕋)高又不会画漫画。

上手玩一下Demo：

http://paintstransfer.com/

论文还没出来，不过可以看源代码呀(🔂)：

https://github.com/lllyasviel/style2paints

作者对上一版的介绍：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29331219

— 完 —

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